Удаленная идентификация физических лиц в финансовом секторе (Максим Григорьев)

Удаленная идентификация физических лиц в финансовом секторе (Максим Григорьев)

На третий день деловой программы IX Уральского форума «Информационная безопасность финансовой сферы» пришлась тематическая сессии по технологиям удалённой идентификации и аутентификации клиентов в финансовой сфере. Большое внимание специалистов привлёк к себе доклад представителя Банка России Максима Григорьева, который рассказал о процессе разработки межбанковской системы «узнавания» клиентов и планах по её внедрению. Рассказ о множестве организационных деталей и интересных решениях возникших затруднений ждёт вас в записи доклада.

Презентацию доклада вы можете скачать по ссылке. Другие материалы вы найдёте на портале Уральского форума.

Следите на канале BIS TV за публикациями материалов IX Уральского форума — полными записями докладов, тематическими сюжетами и другими интересными видео.
Приятного просмотра!

28 февраля, 2017

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

18.12.2025
Эксперт: Продление жизни карт «Мир» грозит ростом скамерской активности
18.12.2025
ИИ-разработчики сами боятся утратить навыки из-за засилья нейросетей
18.12.2025
Max берёт возможный максимум
18.12.2025
ЛК: Геймерам угрожает новый инфокрад
18.12.2025
NCSC будет бороться со скамерами на основе «иллюзии обмана»
17.12.2025
ITRC: Малый бизнес в США страдает от латентного «киберналога»
17.12.2025
Угон аккаунта в Max будет равносилен компрометации онлайн-банка
17.12.2025
В 2026 году число кибератак на российские компании может вырасти на 35%
17.12.2025
Россиянам выдадут коробку с QR-кодами на случай шатдаунов
17.12.2025
Бесплатные proxy сливают диалоги с чат-ботами на сторону. Официально

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных